基于粒子群优化的差分隐私深度学习模型

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深度模型差分隐私保护中,梯度扰动噪声过大会造成可用性下降。提出基于粒子群优化算法的差分隐私深度学习模型。根据粒子群优化策略,将粒子的位置映射到网络参数,寻找个体历史最优位置和全局历史最优位置。对全局最优粒子位置所得梯度进行扰动后,重新参与模型训练。在不改变参数和梯度结构的前提下,利用网络传播属性对噪声参数进行优化,用带扰动的位置参数获取目标函数和更新,最小化经验风险函数,降低噪声对模型效用的损害。在联邦学习模式下,本地客户端利用粒子位置参数更新出本地环境中个体和全局历史最优位置,找到当下最优参数加以扰动,再上传至中心服务器。每个客户端再次训练时,从服务器请求获取优化、扰动和聚合后的广播参数,参与该合作式学习。实验结果表明,算法在隐私预算为8时各数据集上分别提升了5.03%,9.23%,22.77%,相比DP-SGD、GEP、RGP等算法,在保护隐私的同时能更好地保留模型可用性。能加快联邦学习中模型收敛,在独立同分布和非独立同分布数据上都有较好表现。
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